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理论无限！
再没有比这更振奋人心的消息了。
这意味着只要带宽允许，他们可以完全放肆地尽可能嚣张地挥洒艺术细胞。
在游戏里塞入那些过去想都不敢想的花哨贴图。
只要确保在大众普遍的带宽下，加载速度在容忍范围内，一切都由他们自主决定。
大卫这帮人，那是真的从穷日子里走过来的。
知道性能的宝贵，也知道容量的宝贵。
对他们来说，穷了一辈子哪见过这么多容量？
就这种项目，别说是能赚大钱了，就算是完全用爱发电，他们也高低得来试试咸淡。
在这样的环境下开发本就是一种享受。
“先不要着急，大卫，这项技术只是基础，它的目的才是这次项目的关键。”
林立新随手拿起一张纸，在上面画了个矩形。
意思很简单嘛，这就是一张游戏地图。
随后他在左下点了个点，又在右上点了个点。
从起点开始，弯弯绕绕地一路到右上的终点。
“这才是塔防游戏的灵魂。”
“这是……？”
“路径。”
“呃？”
《Rampart》虽然是塔防之祖，但它仍然没敢走出这关键的一步。
因为它看起来就像是一个巨大的陷阱。
在传统RTS游戏和诸多2D游戏里，自由移动本就是卖点的一部分。
《命令与征服》里酣畅淋漓的激战感，有很大一部分都来自于那种完全2D化，甚至是2.5D化的地图。
大军团多兵种作战。
比起《战地》里那种扮演大兵的感觉，虽然视觉效果天差地别，但这种指挥军团作战的控制感，是一种别的游戏类型都难以体会到的快乐。
而路径……
它不难实现。
事实上当林立新提出这个概念的时候，大卫心中就已经有了对应的代码。
无非是在地图上再额外保存一组或是几组坐标数据。
让敌人沿着坐标移动就够了。
只要配合地图贴图本身，敌人就会呈现出沿着地图上的道路上移动的效果。
几乎不需要多少额外的容量开销，一组数字的占用对于现在的带宽来说大概就是一瞬间的事。
但问题是……
Why？？？
这样的改动并不会带来什么性能提升。
理论上来说，完全随机路径也并不是难事。
在大量的肉鸽游戏里其实都有对应的设计，尤其是幸存者类。
已知圆心、半径和角度，只需要代入公式x=x0+r*cos(a*pi/180)和y=y0+r*sin(a*pi/180)就够了。
以玩家所在位置，或者是基地所在位置为圆心。
通过‘安全距离’和‘最远距离’求一个随机数作为圆的半径，再0~360随机生成一个角度。
只需要一个函数，就能轻而易举地得到需要的怪物生成坐标。
再将双方的坐标相减得到的矢量归一化，就能让怪物朝着基地移动。
这套玩意儿对于做游戏的开发者们来说就是基本功中的基本功，根本用不了什么功夫。
它需要的计算其实也可以被大幅优化。
如果真的是担心处理器性能不够导致的卡顿的话，完全可以改成查表。
只要预存一组数据，搭配基地本身的坐标进行偏移，也可以仅用加法器来实现这一切。
它根本就没有所谓的‘浪费性能’的情况存在。
那为什么要砍掉？
如果改成路径，性能没有任何变化，自由度却大幅下降了。
玩家布置所有的‘塔’，都必须要围绕着路径进行设计……
“Oh……做减法？Right？”
想到这儿，大卫一拍脑门，猛掉了几撮头发。
他看向林立新，忽然就把事情想通了。
“本质解谜？”
“本质解谜。”
林立新笑着点点头。
路径是个看似阉割但实际非常巧妙的设计。
在《Rampart》这种传统老式塔防游戏里，一直都存在着一个问题。
敌人会从四面八方而来。
玩家需要靠反应来应对。
无法确定敌人真正的攻势，无法提前预判情况，只能尽可能地利用空间进行防御。
这种做法很像RTS的底子。
但却不适合塔防。
“塔防游戏需要的不是随机，而是确定性，大卫。只有路径确定了，甚至是敌人规模都确定了，游戏才有了真正的‘策略性’。”
或者说是策略深度。
设计师出题，玩家来解。
只要路径确定，塔的设计本质就是在进行对策。
这考验的是决策能力，而非是传统的应变能力。
这一关都是重型单位，但数量较少，是不是需要多分配资源给法师塔，减少炸弹这种AOE？
下一关全都是飞行单位，但是很脆皮，是不是造点箭塔比较好？
所有的信息，在游戏开始的时候就已经全部告诉了玩家。
敌人会从哪里出来，会去哪里，会走哪条路。
一切都已经提前知晓。
现在要做的就是提前埋伏好，用最优秀的防线来对付它们。
“记得《老爹披萨店》里我说过的吗？关于负反馈的设计。”
林立新继续道，
“路径确定，意味着经验可以复用，对局可以复盘，每一次失误都是有意义的。”
一旦路径随机，敌人的状态完全随机。
那情况就是两码事了。
玩家或许操作还算不错，但因为运气问题，鬼抽了一波，就会被直接整个带走。
哪怕是输了，上一把的经验也几乎没有办法复用，只能一遍一遍地尝试神抽。
将一切都付诸运气。
某种意义上来说……这种设计倒也没错。
不过它就完全是另一条道路了。
对塔防来说，确定带来的效益是要大于随机的。
‘再试一次，这次我知道怎么打了’
这种思想是维持玩家兴趣的关键。
也是让负反馈容易接受的核心。
塔防并不是严格意义上的休闲游戏。
比起《老爹披萨店》这种完全玩乐胡闹的作品来说，它的确还是需要一些脑子的。
对于负反馈的把控，相对来说就要困难许多。
“那么，回到这款游戏的核心循环上，你觉得我们还差什么东西？”
“正反馈。”
这一次根本都不需要林立新再多引导，大卫自己就明白了。
有了负反馈，当然也要有正反馈。
负反馈只是PUA玩家的手段，正反馈才是奖励玩家的甜枣。
设计不好这个，一切都是白瞎。
“打死敌人就会奖励材料，用来建造我们的‘塔’怎么样？比如奖励一个飞镖，就可以把猴子进化成飞镖猴。”
“再简单一点。”
“呃……戳破气球后……就有钱？”
“Exactly！”
林立新打了个响指，满意地点点头，
“敌人被消灭后，我们立刻就能拿到金币的奖励，而金币又可以用来建造和升级防御塔，让我们能更轻松更快速地杀更多的目标。”
这种密集而又强烈的正反馈，正是让一款游戏成功的关键。
玩家永远都在爽，又总会有恰当的难度来维持负反馈。
这简直就是一个完美而又标准的心流模型。
这一切都被记载在《林氏游戏设计指南_心理学篇（上册）v1.9.91》里。
根据目标梯度效应（Goal-GradientEffect），玩家在追求目标的过程中，随着与目标越来越近，动机和投入也会越来越强。
塔防游戏的资源管理本质其实就是个非常漂亮的目标-梯度效应模型。
金币在绝大多数的塔防游戏中都是非常不值钱的存在。
只要割草一般地消灭敌人，金钱就会快速增长。
而每个存款阶段，往往也都会有设计师小巧思而设计的‘目标’。
攒了200，就可以新部署一只飞镖猴。
但只要再稍微攒一点点，就能买稍贵一些的胶水猴。
再多一点，又有回旋镖猴、大炮、冰猴甚至是超人猴。
为了为这些不同目标之间制造更多的插值，使这个过程更加平滑，游戏里还会有‘升级’的设计。
飞镖猴部署后可以花一百来块钱升级一下威力，每次都能额外扎穿一个气球。
在带来飞跃式的体验提升之外，又给了0~150这个梯度之间制造了一个新的期待目标。
或许这就是数值策划的意义吧。
一整局游戏里，玩家永远都有在期待的东西。
或许是一次质变的升级，或许是再部署一个新的塔。
这些需求会化作最棒的驱动力，促使着他们不断向着目标前进，不断玩下去。
而这套模式最可怕的一点是……
它不怕熟悉。
很多游戏机制其实完全是为了为玩家带来新鲜感而设计的。
保持新奇，就能玩更长时间。
但这套资源管理模型？
玩家越熟练，目标反倒是越明确。
当玩家看到地图和这一波的布置时，熟练的玩家甚至脑袋里会自动产生一个目标。
短循环里，玩家造塔、杀怪赚钱、造更多塔。
中循环里，每一波都是一次对策过程。
而长循环里，玩家的熟练度越来越高，游戏也会渐进式地解锁更多的塔。
“越是简单的东西……”
“越考验技术……”
大卫主动答上了下一句。
这句话林立新经常跟他们说。
对于他们这些只会做‘小游戏’的开发者，林立新所付出的关注却从来都不比对其他人少。
大作有大作的生态区间。
或许大卫这辈子也没有机会带着团队搞出一部《镜之边缘》那样伟大的作品。
但他们也有自己的领域。
也是GAMENOVA中不可或缺的中坚力量。